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在机器视觉领域要拥有大量带有标签的数据代价是昂贵的。在传统的监督学习任务中,当所拥有的标记数据不足时,学习到的模型不具有很好的泛化力,无法满足现实的要求,在这背景下,领域适应作为一种新技术被提出,从而实现将从一个标签数据丰富的源域中学习到的分类器,用于只有少量数据有标签或者完全没有标签的目标域,并将从源域中学习到的知识用于完全没有标签的目标域中的方法称为无监督领域适应。目前,无监督领域适应方法主要
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